Come rimuovere gli outlier in SPSS
Gli outlier (valori anomali) distorcono analisi statistiche (correlazioni, regressioni, medie). SPSS offre due approcci principali.
Metodo 1: Analisi esplorativa (Explore) - Identificazione visiva
- Analizza → Statistiche descrittive → Esplora.
- Variabile dipendente → casella Elenco dipendenti → OK.
- Output: Diagrammi a foglie e steli (stem-and-leaf) e Boxplot (diagrammi a scatola).
- Outlier = cerchi (○) oltre i baffi (1.5×IQR). Outlier estremi = asterischi (*) oltre 3×IQR.
- Esclusione: Dati → Seleziona casi → Se la condizione è soddisfatta → Se... → regola (es.
altezza <= 74.5) → Continua → OK. Crea variabile filtrofilter_$.
Metodo 2: Analisi di regressione - Distanza di Cook
- Analizza → Regressione → Lineare → variabili dipendente/indipendenti.
- Salva... → spuntare Distanza di Cook → Continua → OK. Crea variabile
COO_1. - Grafici → Diagramma a scatola → Semplice → Sommari di variabili separate → Variabile:
COO_1→ Etichetta casi: ID. - Ingrandire boxplot: casi oltre i baffi = outlier influenti. Stelle = molto influenti.
- Nel Visualizza dati: ordinare per
COO_1 decrescente. Eliminare righe (casi) outlier: selezione riga (colonna grigia sinistra) → Modifica → Cancella. Dal basso verso l'alto (gli ID cambiano dopo ogni cancellazione).
⚠ CRITICO: Eliminare outlier solo se errore di misurazione/immissione. Se sono valori reali (es. redditi alti, tempi di reazione lenti), NON cancellarli. Usare: trasformazioni (log, radice), metodi robusti (regressione robusta, M-estimatori), analisi con/senza outlier a confronto. Documentare sempre la decisione.